df = df.reset_index(drop=False) df reindex() 参数: ● index:用于指定新的行索引/标签。可以是列表、数组、Index对象或任何可迭代对象。 ● columns:用于指定新的列标签(仅对DataFrame有效)。可以是列表、数组、Index对象或任何可迭代对象。 ● fill_value:用于填充新索引/标签中缺失值的值(默
重置索引也可以用于删除原始索引,如果数据集存在多级索引(MultiIndex),那么reset_index 可以用于移除多级索引的一个级别(level)或多个级别。 DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='') drop 参数表示是否删除原始索引,如果设置为False,那么索引转换为列;如果设置为T...
reset_index()是pandas中将索引重置成自然数的方法,不会改变原始数据的内容和排列顺序。 DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill=''): level: 如果行索引是多重索引,level用于设置重置哪些等级的索引。指定目标等级的索引用 int,str,tuple,list 等,默认None。 dr...
columns,method='ffill') 3. set_index和reset_index 先介绍set_index:从字面意思看,就是将某些列作为索引。使用表内列作为索引: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.head() 将df的列设置为索引, 参数 drop 默认丢弃原来的索引。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df....
reset_index()是pandas中将索引重置成自然数的方法,不会改变原始数据的内容和排列顺序。 DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill=‘’): level: 如果行索引是多重索引,level用于设置重置哪些等级的索引。指定目标等级的索引用 int,str,tuple,list 等,默认None。
1,指定多维列表作为columns 2,使用pd.MultiIndex中的方法显式生成多层级索引 可以使用pd.MultiIndex中的from_tuples等方法生成多层级索引。 3,使用set_index方法将普通列转成多层级索引 这种方法只能生成多层级行索引。 4,groupby和pivot_table等方法也可以生成带有多层级索引的结果 ...
reset_index() newId id name score grade 0 f a bog 45.0 A 1 b c jiken 67.0 B 2 g i bob 23.0 A 3 m b jiken 34.0 B 4 k g lucy NaN A 5 l e tidy 75.0 B 哈哈,以上就是python小工具关于reset_index的方法的基本介绍。有兴趣欢迎关注:python小工具,一起学习python和pandas...
df.set_index(“date”,drop=False) 1. 3. 一些操作后重置索引 在处理 DataFrame 时,某些操作(例如删除行、索引选择等)将会生成原始索引的子集,这样默认的数字索引排序就乱了。如要重新生成连续索引,可以使用reset_index方法。 复制 >>>df0=pd.DataFrame(np.random.rand(5, 3),columns=list("ABC"))>>>df...
The DataFrame.reset_index() function Reset index to starts at 0 Reset index without new column Reset index in place Reset index starts from 1 Reset index to the range of numbers Reset index and change column name Reset multi-level index ...
2. reset_index 的基本使用 在数据合并后,经常需要重新设置索引,以保证索引的唯一性和有序性。reset_index方法可以重置 DataFrame 的索引,并使用默认的整数索引替换原来的索引。 示例代码 4:重置索引 importpandasaspd# 创建一个 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':['A0','A1','A2','A3'],'B':['B0','B1'...